GenAI Flow e eIQ Time Series Studio ampliano il software di sviluppo eIQ AI e machine learning per semplificare l’implementazione e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale su un’ampia gamma di processori edge, dai piccoli microcontrollori (MCU) ai processori applicativi (MPU) più grandi e potenti.
NXP Semiconductors ha annunciato oggi di aver aggiunto due nuovi strumenti al suo software di sviluppo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico eIQ, semplificando l’implementazione e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito edge su un’ampia gamma di processori edge.
eIQ Time Series Studio è dotato di un flusso di lavoro di apprendimento automatico automatizzato che semplifica lo sviluppo e l’implementazione di modelli di apprendimento automatico basati su serie temporali su dispositivi di classe MCU, come il portafoglio MCX di MCU o il portafoglio i.MX RT di MCU crossover.
GenAI Flow fornisce i blocchi di base per i Large Language Model (LLM) che alimentano le soluzioni di intelligenza artificiale generativa. Progettate per essere utilizzate con la famiglia di processori di applicazioni i.MX di MPU di NXP, queste soluzioni di intelligenza artificiale generativa semplificano l’implementazione dell’intelligenza all’edge addestrando gli LLM su dati contestuali specifici. Ad esempio, un’appliance dotata di un LLM addestrato sul manuale utente potrebbe conversare con un utente in linguaggio naturale su come accedere a determinate funzionalità, eseguire determinate attività o altrimenti ottimizzare l’utilizzo e la manutenzione.
I vantaggi dell’intelligent edge
L’implementazione dell’AI in ambito edge offre diversi vantaggi, tra cui latenza ridotta, migliore privacy dell’utente e consumo energetico ridotto. L’espansione dell’eIQ Toolkit di NXP rende tali implementazioni notevolmente più semplici e rapide, offrendo agli sviluppatori l’accesso a una gamma più ampia di tipi di modelli, dall’AI generativa ai modelli basati su serie temporali ai modelli basati sulla visione. Gli utenti saranno inoltre in grado di implementare questi modelli su una gamma più ampia di processori edge.
“L’intelligenza artificiale è la chiave per un mondo che anticipa e automatizza in base ai desideri e alle esigenze degli utenti, ma deve essere sviluppata in un modo che sia pratico per l’implementazione edge. Con strumenti pronti all’uso adatti sia per piccoli modelli di intelligenza artificiale su MCU come il portafoglio MCX, MCU crossover come i.MX RT700, sia per modelli di intelligenza artificiale generativa più grandi in esecuzione su dispositivi più potenti come il processore di applicazioni i.MX 95, NXP offre un’impareggiabile ampiezza di opzioni per gli sviluppatori nell’intero spettro di modelli di intelligenza artificiale e processori edge abilitati all’intelligenza artificiale. NXP sta rendendo l’intelligenza artificiale edge davvero pratica per gli sviluppatori in un’ampia gamma di mercati”, ha dichiarato Charles Dachs, Vicepresidente senior e Direttore generale, NXP Semiconductors.
Per saperne di più
eIQ Time Series Studio semplifica e riduce i tempi necessari per lo sviluppo e l’implementazione di modelli AI basati su serie temporali. Supporta un’ampia gamma di segnali di input, tra cui tensione, corrente, temperatura, vibrazione, pressione, suono, tempo di volo, tra gli altri, nonché combinazioni di questi per la fusione di sensori multimodale. La capacità di apprendimento automatico consente agli sviluppatori di estrarre informazioni significative da dati grezzi sequenziali nel tempo e di creare rapidamente modelli AI su misura per soddisfare i criteri di prestazioni, memoria, dimensioni di archiviazione flash e accuratezza.
Lo strumento offre un ambiente di sviluppo completo, tra cui cura dei dati, visualizzazione e analisi, nonché generazione automatica, ottimizzazione, emulazione e implementazione di modelli. La sua interfaccia intuitiva consente agli sviluppatori di creare librerie ottimizzate di rilevamento, classificazione e regressione delle anomalie, il tutto senza la necessità di una profonda scienza dei dati o di competenze AI.
GenAI Flow rende accessibili le applicazioni di intelligenza artificiale generativa sui dispositivi edge. La pipeline software fornisce un mezzo per ottimizzare modelli generativi come gli LLM. GenAI Flow fornisce anche Retrieval Augmented Generation (RAG), un metodo per ottimizzare in modo sicuro i modelli su conoscenze specifiche del dominio e dati privati senza esporre informazioni sensibili ai provider di modelli o processori. Concatenando più moduli in un unico flusso, i clienti possono facilmente personalizzare gli LLM in base al loro compito e ottimizzarli per la distribuzione in edge con MPU come il processore di applicazioni i.MX 95 di NXP.
Per saperne di più o accedere alla versione più recente dell’ambiente di sviluppo di machine learning eIQ con queste aggiunte, è disponibile il link NXP.com/eIQ.
NXP mette a disposizione un white paper su GenAI Flow, mentre ulteriori informazioni possono essere reperite sul blog aziendale.
